1.从业务上来说 在设计数据库时不需要费尽心思去考虑设置哪个字段为主键.然后是这些字段只是理论上是唯一的,例如使用图书编号为主键,这个图书编号只是理论上来说是唯一的,但实践中可能会出现重复的 情况.所以还是设置一个与业务无关的自增ID作为主键,然后增加一个图书编号的唯一性约束. 2.从技术上来说 如果表使用自增主键,那么每次插入新的记录,记录就会顺序添加到当前索引节点的后续位置,当一页写满,就会自动开辟一个新的页. 总的来说就是可以提高查询和插入的性能. 对InnoDB来说 1: 主键索引既存储

测试缘由 一个开发同事做了一个框架,里面主键是uuid,我跟他建议说mysql不要用uuid用自增主键,自增主键效率高,他说不一定高,我说innodb的索引特性导致了自增id做主键是效率最好的,为了拿实际的案例来说服他,所以准备做一个详细的测试.  作为互联网公司,一定有用户表,而且用户表UC_USER基本会有百万记录,所以在这个表基础上准测试数据来进行测试.           测试过程是目前我想到的多方位的常用的几种类型的sql进行测试,当然可能不太完善,欢迎大家留言提出更加完善的测试方案或

  主键类型 SQL语句 运行时间 (秒)   (1)模糊范围查询1000条数据,自增ID性能要好于UUID 自增ID SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER` t WHERE t.`MOBILE` LIKE '147%' LIMIT 1000; 2.398 UUID SELECT SQL_NO_CACHE t.* FROM test.`UC_USER_PK_VARCHAR_1` t WHERE t.`MOBILE` LIKE '147%' LIMI

引言 小A正在balabala写代码呢,DBA小B突然发来了一条消息,"快看看你的用户特定信息表T,里面的主键,也就是自增id,都到16亿了,这才多久,在这样下去过不了多久主键就要超出范围了,插入就会失败,balabala......" 我记得没有这么多,最多1k多万,count了下,果然是1100万.原来运维是通过auto_increment那个值看的,就是说,表中有大量的删除插入操作,但是我大部分情况都是更新的,怎么会这样? 问题排查 这张表是一个简单的接口服务在使用,每天大数据会

前言 这个问题源自于,我想找一个分布式下的ID生成器. 这个最简单的方案是,数据库自增ID.为啥不用咧?有这么几点原因,一是,会依赖于数据库的具体实现,比如,mysql有自增,oracle没有,得用序列,mongo似乎也没有他自己有个什么ID,sqlserver貌似有自增等等,有些不稳定因素,因为ID生成是业务的核心基础.当然,还有就是性能,自增ID是连续的,它就依赖于数据库自身的锁,所以数据库就有瓶颈.当然了,多台数据库加某种间隔也是可用的,但是,运维维护会很复杂,因为它不是内聚的解决方案.而

目录 目录 1 1. 问题 1 2. 背景 1 3. InnoDB表 2 3.1. 自增ID为主键 2 3.2. 自增ID为普通索引 4 3.3. 原因分析 7 4. MyISAM表 8 4.1. 自增ID为主键 8 4.2. 自增ID为普通索引 11 4.3. 原因分析 14 5. 研究结论 14 1. 问题 对于MySQL表,如果自增ID不是主键时,是否可以用来做增量查询? 2. 背景 需要按照自增ID字段进行增量查询,有些表的自增ID是主键,而有些表的自增只是普通索引,有些采用MyISAM

详解Twitter开源分布式自增ID算法snowflake,附演算验证过程 2017年01月22日 14:44:40 url: http://blog.csdn.net/li396864285/article/details/54668031 1.snowflake简介 互联网快速发展的今天,分布式应用系统已经见怪不怪,在分布式系统中,我们需要各种各样的ID,既然是ID那么必然是要保证全局唯一,除此之外,不同当业务还需要不同的特性,比如像并发巨大的业务要求ID生成效率高,吞吐大:比如某些银行类业

有一个表StuInfo,里面只有两列 StuID,StuName其中StuID是int型,主键,自增列.现在我要插入数据,让他自动的向上增长,insert into StuInfo(StuID,StuName) values(????) 如何写? INSERT INTO StuInfo(StuID,StuName) VALUES (NULL, `字符`)或者INSERT INTO StuInfo(StuName) VALUES (`字符`) INSERT和REPLACE语句的功能都是向表中插入新

博友们一起来讨论下高并发非自增ID如何设计? 底层是很重要的,我最近设计底层,通用底层. 我想跟大家谈论下这个话题: 如何在高并发环境下设计出一套好用的非自增ID的添加操作的解决方案?更新的操作我随机生成一个时间因子,新增的解决方案就希望大家可以一起讨论下. 打个比方,一个表,一万条新增请求同时涌进来,表为空,也就是一万条同时获取到要赋值的id就是1,更新了第一条,剩下的怎么处理?在第二条处理过程中,又有一万条新增记录涌进来,又如何处理?如何保证性能,ID不重复,友好性?ID列设计为聚集索引主键

一.情景引入 项目需求:对于一个数据表(表A)的增.删.改全部要有日志记录,日志表(表B)结构 中需要记录表A的自增ID,这样才能将日志与操作的数据一一对应起来. 对于删和改都好办,获取Model时都可以取到这个自增ID,然后就可以存入日志表,但是如果新增一条数据,应该如何获取到这个自增ID呢?不知道我有没有表达清楚,下面直接贴具体代码吧: 二.项目代码 string sql="";//这里写你的具体的新增语句INSERT....... strSql.Append(sql); strS

知乎采集: MyISAM/InnoDB默认用B-Tree索引(可理解为"排好序的快速查找结构"). InnoDB中,主索引文件上直接存放该行数据,称为聚簇索引.次索引指向对主键的引用:MyISAM中,主索引和次索引,都指向物理行(磁盘位置): 注意: 对InnoDB来说1: 主键索引既存储索引值,又在叶子中存储行的数据;2: 如果没有定义主键,则会使用非空的UNIQUE键做主键 ; 如果没有非空的UNIQUE键,则系统生成一个6字节的rowid做主键; 聚簇索引中,N行形成一个页.如果

方法一.是在Insert或Update触发器中用select来返回需要的字段值.默认情况下,当insert时,触发其insert触发器,它的默认返回值是影响到的行数,语句是:select @@rowcount.如果利用insert和update触发器中的一个技巧,那就是“当insert时,数据库会生成一个临时表,就是inserted表:这个表会记录刚刚要插入的信息,insert完,它就消失了,我们只需select art_id from inserted就会返回刚刚插入的这条记录的art_id了

-----获取数据字典SQL(表字段说明)SELECT     [Table Name] = OBJECT_NAME(c.object_id),     [Column Name] = c.name,     [Description] = ex.value FROM     sys.columns c LEFT OUTER JOIN     sys.extended_properties ex ON     ex.major_id = c.object_id     AND ex.minor_

在 SQL Server 表的主键有自增Id ,和  GUID. 1.  自增Id 优点:索引空间小,索引连续.在大量数据插入的时候性能有特别大的优势. 缺点:可移植性差,在数据迁移的时候. 2. GUID 优点:数据迁移的时候很容易. 缺点:索引占用空间大,因为GUID的随机性,在插入数据的时候会导致索引上的页争用. SQL SERVER 2005新加了 NEWSEQUENTIALID(),这是个内置函数,不能用与 SELECT -- 创建的表加约束 default newsequential

导读:在使用MySQL建表时,我们通常会创建一个自增字段(AUTO_INCREMENT),并以此字段作为主键.本篇文章将以问答的形式讲述关于自增id的一切. 注: 本文所讲的都是基于Innodb存储引擎. 1.MySQL为什么建议将自增列id设为主键? 如果我们定义了主键(PRIMARY KEY),那么InnoDB会选择主键作为聚集索引.如果没有显式定义主键,则InnoDB会选择第一个不包含有NULL值的唯一索引作为主键索引.如果也没有这样的唯一索引,则InnoDB会选择内置6字节长的ROWID

数据库自增ID机制原理介绍 在分布式里面,数据库的自增ID机制的主要原理是:数据库自增ID和mysql数据库的replace_into()函数实现的.这里的replace数据库自增ID和mysql数据库的replace_into()函数实现的.这里的replace into跟insert功能类似,不同点在于:replace into首先尝试插入数据列表中,如果发现表中已经有此行数据(根据主键或唯一索引判断)则先删除,再插入.否则直接插入新数据. 单机mysql数据库的自增id实现如下所示 : 首

分库分表之后,ID 主键如何处理? 面试题 分库分表之后,id 主键如何处理? 面试官心理分析 其实这是分库分表之后你必然要面对的一个问题,就是 id 咋生成?因为要是分成多个表之后,每个表都是从 1 开始累加,那肯定不对啊,需要一个全局唯一的 id 来支持.所以这都是你实际生产环境中必须考虑的问题. 面试题剖析 基于数据库的实现方案 数据库自增 id 这个就是说你的系统里每次得到一个 id,都是往一个库的一个表里插入一条没什么业务含义的数据,然后获取一个数据库自增的一个 id.拿到这个 id

Twitter分布式自增ID算法snowflake,生成的是Long类型的id,一个Long类型占8个字节,每个字节占8比特,也就是说一个Long类型占64个比特(0和1). 那么一个Long类型的64个比特, twitter是这样分配的:正数位(占1比特)+时间戳(占41比特)+机械id(占5比特)+数据中心(占5比特)+自增值(占12比特),总共64比特组成的一个Long类型. 时间戳(占41个比特):毫秒数,大约可以使使用69年 机械id(占5个比特):即2的5次方等于32个机器 数据中心

MySQL 里有很多自增的 id,每个自增 id 都是定义了初始值,然后不停地往上加步长.虽然自然数是没有上限的,但是在计算机里,只要定义了表示这个数的字节长度,那它就有上限.比如,无符号整型 (unsigned int) 是 4 个字节,上限就是 2^32-1 既然自增 id 有上限,就有可能被用完.但是,自增 id 用完了会怎么样呢? 今天这篇文章,我们就来看看 MySQL 里面的几种自增 id,一起分析一下它们的值达到上限以后,会出现什么情况. 表定义自增值 id 说到自增 id,你第一个

1.Snowflake简介 互联网快速发展的今天,分布式应用系统已经见怪不怪,在分布式系统中,我们需要各种各样的ID,既然是ID那么必然是要保证全局唯一,除此之外,不同当业务还需要不同的特性,比如像并发巨大的业务要求ID生成效率高,吞吐大:比如某些银行类业务,需要按每日日期制定交易流水号:又比如我们希望用户的ID是随机的,无序的,纯数字的,且位数长度是小于10位的.等等,不同的业务场景需要的ID特性各不一样,于是,衍生了各种ID生成器,但大多数利用数据库控制ID的生成,性能受数据库并发能力限制,